引言还记得上一篇文章中，我们一起探索了如何用 Ollama 打造自己的私人 AI 助手吗？今天，让我们掀开 Ollama 的神秘面纱，一起深入了解它的"大脑"是如何运作的。就像解剖一台精密的机器，我们将逐层剖析 Ollama 的核心原理，看看它是如何让 AI 模型在你的电脑上高效运转的。系统架构想象一下，Ollama 就像一座精心设计的现代化工厂，每个部门都各司其职，又紧密配合。这座"AI工厂"采

字节跳动推出的低代码 Agent 开发平台，允许用户通过拖拽式界面快速创建和部署 AI Agent，支持多渠道分发（如网站、微信、Telegram），内置丰富的插件生态系统。：专注于企业级 Agent 构建的平台，支持连接企业内部数据源和工具，可以创建具有特定领域知识的专业 Agent，适合构建客服、销售和内部知识管理等应用。无论是单 Agent 的"独行侠"还是多 Agent 的"团队作战"，选

虽然不用 MCP，通过自定义 Agent 也能实现类似功能，但 MCP 就像是"车同轨，书同文"一样，统一了工具的使用方式，大大降低了接入成本，提高了复用性。在 AI 工具的世界里，MCP 就像是这样一个"普通话"标准，让不同的 AI 工具能够无障碍沟通。，Anthropic 公司开源了 MCP（Model Context Protocol），为应用程序与 AI 大模型之间提供了统一的交互标准，使

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与传统RAG不同，GraphRAG将文本转换为结构化知识图谱，明确标注实体间关系，然后基于图遍历和多跳推理检索相关知识子图，最后保持知识结构生成连贯回答。这种方法的核心优势在于能够发现概念间的隐含关联，支持多步推理解决复杂问题，并提供可解释的推理路径。最后是知识融合，将检索到的结构化知识整合成连贯一致的回答，保留原始知识的逻辑关系。今天，我们将探索一项解决这一问题的前沿技术——图检索增强生成(Gr

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